initPRO TechBase

●  Aktuelle Situation bei vielen Unternehmen:
Als Datenquelle für Auswertungen dienen produktive Datenbanken,
bestenfalls werden die Reports basierend auf ein Data Warehouse oder Data Marts durch geführt.
Die Analysen basieren auf statischen Reports oder werden mit diversen Query Buildern durchgeführt. Statische Reports haben den Vorteil, dass sie schnell von der IT implementiert werden können. Änderungen oder die Entwicklung von neuen Reports bedarf immer der Unterstützung durch die IT.
Query Builder haben den Vorteil, dass sie meist unabhängig von der IT bedient werden können. Die Analysten brauchen aber Datenbank-Verständnis, um aus einem Query Builder Reports zu ziehen.
Da aber die Analysten nicht immer ganz Herr der Datenbank sind, kann es zu verschiedenen Ergebnissen führen, wenn mehrere Analysten versuchen, die gleiche Auswertung zu fahren.
Dieses Halbwissen der Benutzer der Query Builder kann auch dazu führen, dass die Performance der Datenbank immens beeinträchtig wird, was bei Produktiv-Datenbanken fatale Auswirkungen hat.
Zusammenfassend zum derzeitigen Stand kann gesagt werden, dass diese Herangehensweise an die Datenanalyse hohe Kosten für die IT-Anforderungen nach sich zieht. Außerdem werden teilweise schlechte bzw. unsichere Analyse-Resultate erzielt, was wiederum zum Mißtrauen der Anwender gebenüber den Daten und der Auswertung führt.
 
●  Situation bei der Verwendung von BI:
Als Datenquelle dient ein vorberechneter Cube, der auch lokal also sogenannter Offline Cube verwendet werden kann. Die Analysen basieren auf Management Tools, wie z.B. Excel. Durch die Verwendung von Business Intelligence sind dynamische, multidimensionale Analysen, wobei aber definitiv kein tiefgreifendes Datenbank-Verständnis nötig ist.
Da die Cubes vorberechnet sind, ist die Performance enorm gegenüber oben genannten Auswertung durch den Query Builder, zusätzlich hat der Zugriff auf einen Cube keinerlei Auswirkung auf die Performance einer Produktiv Datenbank.
Wenn der Cube richtig aufgesetzt worden ist, können verschiedenste Analysen durchgeführt werden, ohne die IT beauftragen zu müssen. Die Resultate der Auswertungen sind zu 100 % richtig (natürlich unter der Voraussetzung, dass der Cube korrekt aufgebaut worden ist!)
 
●  Einen Nachteil bringt das Ganze mit sich:
Zur Entwicklung der Cube Architektur ist es wichtig, die Fachabteilungen eines Unternehmens, die Daten sammeln und später auswerten wollen, mit einem BI-Experten an einen Tisch zu holen und eine Struktur des Cubes festzulegen. Die Sorgfalt, die man bei der Planung des Projekts hineinsteckt, zahlt sich vielmals später aus. Dieser Aufwand ist aber dann nur einmal nötig, was wiederum ein Vorteil ist!
Durch diesen einmaligen Aufwand, die Zeitersparnis bei Auswertungen und dem dadurch frühzeitigen Erkennen von Problemen im Unternehmen, tritt der ROI (Return of Invest) sehr schnell ein.
Durch die immer korrekten und dadurch glaubwürdigen Ergebnisse wird diese Art der Datenauswertung zum Selbstläufer.
 
  Somit wird die "Quadratur des Kreises" erreicht:
Kosten minimieren und Service- und Qualitätsgrad maximieren.Business Intelligence wird bei der Lösung dieser Aufgabe eine Schlüsselrolle spielen.